基于MATLAB的深度学习雷达回波信号成像系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现基于CNN和自编码器的雷达信号智能处理，通过信号预处理、网络训练和图像重建模块，有效提取特征并抑制噪声，生成高分辨率雷达图像。系统支持完整的可视化分析流程。

详 情 说 明

基于深度学习网络的雷达回波信号成像系统

项目介绍

本项目利用卷积神经网络（CNN）和自编码器结构对雷达回波信号进行智能处理与成像。系统能够有效提取信号特征，抑制噪声干扰，生成高分辨率的雷达图像。项目包含信号预处理、网络训练、图像重建和结果可视化四个核心模块，为雷达信号处理提供了一种先进的深度学习解决方案。

功能特性

• 智能信号处理：采用CNN和自编码器相结合的深度学习架构，自动学习雷达回波信号的特征表示
• 噪声抑制：通过深度网络结构有效抑制信号中的噪声干扰，提高信噪比
• 高质量成像：生成高分辨率的二维/三维雷达图像（灰度图或伪彩色图）
• 性能评估：提供信噪比指标和成像质量评估报告
• 完整工作流：集成信号预处理、网络训练、图像重建和可视化全流程

使用方法

1. 准备数据：将雷达原始回波数据（时域波形/IQ数据）放置在指定目录，配置相关参数（脉冲重复频率、带宽等）

1. 运行系统：

```matlab % 启动主程序 main

1. 参数配置：根据实际需求调整网络参数和成像设置

1. 结果查看：系统将自动生成重建图像和质量评估报告，可在指定输出目录查看结果

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux，macOS
• 软件环境：MATLAB R2020b或更高版本
• 深度学习工具：Deep Learning Toolbox
• 信号处理工具：Signal Processing Toolbox
• 硬件推荐：8GB以上内存，支持CUDA的NVIDIA GPU（用于加速训练）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括雷达回波数据的加载与预处理、深度学习网络的构建与训练、雷达图像的重建生成以及最终结果的可视化展示。该文件整合了信号时频分析、特征提取、噪声抑制和成像质量评估等关键算法模块，通过参数配置可灵活调整处理流程，为用户提供完整的雷达信号智能成像解决方案。